import pandas as pd
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torchtext.data.utils import get_tokenizer
from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator

# 假设CSV文件名为'data.csv'，包含两列：'text'和'label'
class TextClassificationDataset(Dataset):
    def __init__(self, csv_file, tokenizer=None, max_len=512):
        self.data = pd.read_csv(csv_file)
        if tokenizer is None:
            # 这里使用简单的空格分词，实际应用中可能需要更复杂的分词器
            tokenizer = get_tokenizer('basic_english')
        self.tokenizer = tokenizer
        self.max_len = max_len

        # 构建词汇表（这里仅作为示例，实际应用中可能需要更复杂的处理）
        self.vocab = build_vocab_from_iterator(
            (token for text in self.data['text'] for token in tokenizer(text)),
            specials=["<unk>", "<pad>", "<bos>", "<eos>"]  # 特殊标记
        )

        # 将文本和标签转换为tensor（这里仅展示思路，实际转换应在__getitem__中进行）

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        text = self.data.iloc[idx, self.data.columns.get_loc('text')]
        label = self.data.iloc[idx, self.data.columns.get_loc('label')]

        # 分词
        tokens = self.tokenizer(text)
        # 这里可以添加截断、填充等操作来确保所有文本长度一致
        # 但由于我们使用的是BERT等预训练模型，通常会在模型内部处理这些细节

        # 在实际应用中，这里会调用预训练模型的分词器（如BertTokenizer）来处理text
        # 并使用模型特定的标记（如[CLS], [SEP], [PAD], [UNK]）

        # 假设我们已经有了处理好的tokens（实际上是token ids），并且已经做了截断/填充
        # tokens_tensor = ...  # 这应该是由tokenizer处理后的结果，并转换为tensor
        # label_tensor = torch.tensor(label, dtype=torch.long)

        # 注意：以下两行是伪代码，仅用于说明__getitem__应该如何返回数据
        # 在实际中，你需要返回tokens_tensor和label_tensor
        return None, None  # 替换为实际的tensor

# 使用DataLoader
dataset = TextClassificationDataset('data.csv')
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 遍历DataLoader将执行dataset的__getitem__方法
for texts, labels in dataloader:
    # 在这里处理你的数据
    Pass
